为营造良好学术氛围，提高师生学术水平，我司张鹏教授诚邀中国金融学年会理事、金融科技研究与教育五十人论坛成员、武汉大学教育发展基金会投资咨询委员会委员、武汉大学云顶12300线路快速检测中心教授、金融系支部书记、副主任和金融研究中心主任，博士生导师李斌教授于2022年5月10日（周二）16:00-17:30，为我司师生作了题为《Selecting mutual funds from the stocks they hold: a machine learning approach》的学术讲座。

我司教师张鹏教授主持了本次学术讲座。该研究运用机器学习的方法依据持仓股票选择公募基金。在现实生活中，资产保值和增值是个人面临的问题，智能量化投资是金融业高质量发展的重要组成部分，因此研究机器学习对资产管理的影响具有重要意义。具体来看，本研究首先基于股票特征聚合公募基金特征。以股票在基金中的占比作为权重，基于股票特征合成基金特征，借鉴现有研究，合成94个公募基金特征。为保证样本的可用性，该研究将样本数据滞后一期处理。其次是基于公募基金特征选择基金。由于基金表现和基金特征并不一定是线性关系，该研究对比BRT(Boosted Regression Trees)、Lasso、ElasticNet、Random Forest、Neural Networks、LR(linear-regression)、最优单个影响因素等的表现，发现基于机器学习选择的基金表现较好，其中BRT具有较好的解释力，且长期表现稳定。为保证结果的稳健性，该研究运用公司原始特征数据、公司排名和分位数特征进行研究，发现所选公募基金的表现依然稳定。最后，该研究发现基于不同股票数目的公募基金收益率表现不同，公募基金的收益率与股票数目同向变动。

李教授分享结束之后，老师和同学们就讲座中的疑惑之处向李教授请教，得到李教授的细心解答。